要比较课堂上的统计方法和课外函数的速度，我们可以分别编写一个简单的代码来实现相同的任务，并使用Python的time模块来测量它们的执行时间。

例如，我们可以创建一个名为“in_class_statistic.py”的文件，其中包含一个计算列表平均值的函数，并在另一个名为“out_class_function.py”的文件中编写一个与之相同的函数。然后，我们可以使用以下示例代码来测量这两个实现的执行时间：

in_class_statistic.py

def cal_avg(nums): return sum(nums) / len(nums)

out_class_function.py

import numpy as np

def cal_avg(nums): return np.mean(nums)

main.py

import time from in_class_statistic import cal_avg as in_avg from out_class_function import cal_avg as out_avg

nums = [i for i in range(1000000)]

start = time.time() in_avg(nums) end = time.time() print('In-class statistic method time:', end - start)

start = time.time() out_avg(nums) end = time.time() print('Out-class function time:', end - start)

运行以上代码，我们可以得到输出结果，比较两个函数的执行时间，来回答问题。